如何在python中做嵌套子图

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了如何在python中做嵌套子图，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2071字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我有一个这样的数据集：

样本数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

我只知道如何生成个人情节：

for k, m in zip('ABCD', 'mbry'):
    plt.figure(k)
    for i in range(5):
        plt.subplot(5,1,i+1) 
        plt.bar(range(20), df[k][20*i: 20*(i+1)], color = m)
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

plt.show()

如何在同一页面上绘制所有四个图形？

这就是我要的：

2017年8月2日更新：

我也想将其应用于更大的数据集.这是我尝试过的@Phlya代码,但没有给我我想要的东西：

更大的数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 11)), columns=list('ABCDEFGHIJK'))

from mpl_toolkits.axes_grid1 import axes_grid

f = plt.figure()
for i, (k, m) in enumerate(zip('ABCDEFGHIJK', 'mbrygrygybr')):
    ag = axes_grid.Grid(f, 261+i, (5, 1), axes_pad=0)
    for j in range(5):
        ag[j].bar(range(20), df[k][20*j: 20*(j+1)], color = m)
        ag[j].set_ylim(0, df.max().max())
        if i%2==0:
            if j == 4:
                ag[j].yaxis.set_ticks([0, ag[j].get_yticks()[-1]])
            else:
                ag[j].yaxis.set_ticks([ag[j].get_yticks()[-1]])
        else:
            ag[j].yaxis.set_ticks([])

        if i in (0, 1):
            ag[j].xaxis.set_ticks([])

plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5)
plt.show()

该数据集包含11组数据,您可以清楚地看到代码出错：

解决方法:

完成重写.

我想,Axesgrid是您想要的.

from mpl_toolkits.axes_grid1 import axes_grid
nrows = 2
ncols = 6
naxes = 5
f = plt.figure(figsize=(10, 6))
for i, (k, m) in enumerate(zip('ABCDEFGHIJK', 'mbrygrygybr')):
    ag = axes_grid.Grid(f, (nrows, ncols, i+1), (naxes, 1), axes_pad=0)
    for j in range(naxes):
        ag[j].bar(range(20), df[k][20*j: 20*(j+1)], color = m)
        ag[j].set_ylim(0, df.max().max())
        if i%ncols==0:
            if j == naxes-1:
                ag[j].yaxis.set_ticks([0, ag[j].get_yticks()[-1]])
            else:
                ag[j].yaxis.set_ticks([ag[j].get_yticks()[-1]])
        else:
            ag[j].yaxis.set_ticks([])
        if i in range(ncols):
            ag[j].xaxis.set_ticks([])

plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1)
plt.show()

编辑：
不错的刻度和间距

编辑：
现在应该可以在任意数量的网格上正常工作.
当i＞ 9时,主要问题是网格位置的指定.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的如何在python中做嵌套子图全部内容，希望文章能够帮你解决如何在python中做嵌套子图所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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